Машинное обучение в медицине — набор методов, позволяющих принимать оптимальные диагностические решения, основываясь на анализе больших массивов данных. Например, в случае с классификацией добро- и злокачественных опухолей. В предыдущей статье мы поработали с линейной регрессией. Но задача дифференцировки опухолей имеет и другие способы решения.

Можно выделить ключевые признаки для каждого диагноза и на их основании относить образец к тому или иному типу. Простое и эффективное решение задачи классификации — метод k-ближайших соседей, который мы разберем в новой статье из цикла, посвященному машинному обучению в медицине.

Практическое решение кейса дифференцировки опухолей молочной железы уже на сайте!

#онкология #it #медицинская_кибернетика #медицина #медач #medach #нейросети #ии

Специалисты в области наук о данных, или Data Science, вместе с врачами решают проблемы анализа и обработки растущего количества медицинских данных. Мультидисциплинарные команды работают над системами поддержки принятия врачебных решений, разрабатывают алгоритмы для поиска новых терапевтических молекул, обучают машинные модели для анализа медицинских изображений.

Где в России врач может стать специалистом в области Data Science для биомедицины? Эксперты мирового уровня, академические директора первой в России совместной онлайн-магистратуры МФТИ и SkillFactory по специальности «Прикладной анализ данных в медицинской сфере» Эмиль Магеррамов и Станислав Отставнов ответили на эти вопросы и рассказали Медачу, как Data Science помогает врачам в реальной клинической практике. Как у врачей появилась еще одна возможность изменить свою профессиональную траекторию, продолжая приносить ощутимую пользу человечеству?

Читайте подробности в нашем новом материале.

#medach #медач #datascience #bigdata #IT #медицина